Все статьи - Информатика

Tanib olish modullarini dasturiy jihatdan amalga oshirish hamda nutqni tanib olish moduli ishini sifatini baholash ishlarini olib borish. Nutq signaliga dastlabki ishlov berish va ularni neyron tarmoqlarida oʻqitishga tayyorlash jarayonini avtomatlashtiruvchi dasturiy modul ishlab chiqildi. Ushbu dasturiy modul yordamida katta xajmdagi nutq maʼlumotlarini tarmoqga kirish standartiga moslash imkoniyatini beradi.

Ushbu maqolada tarmoqlararo ekranlar, tarmoq hujumlarini aniqlash va bartaraf etish tizimlari (IPS, IDS), Honeypot texnologiyalari hamda ularning avzalliklari va kamchiliklari haqida so‘z boradi.

Murakkab kvant tizimlarini simulyatsiya qilish yoki keng ko‘lamli chiziqli algebra masalalarini yechish juda yuqori hisoblash klassik kompyuterlar uchun juda qiyin. Kvant kompyuterlari va algoritmlari esa yechimni yuqori darajada aniqlikda olish imkonini bermoqda.
Parametrlashtirilgan kvant sxemasini o‘rgatish uchun klassik optimallashtiruvchidan foydalanadigan variatsion kvant algoritmlari (VKA) ushbu cheklovlarni hal qilishning ilg’or texnologiyasi sifatida paydo bo‘ldi. Kvant kompyuterlari uchun mo‘ljallangan deyarli barcha ilovalar uchun VKAlar taklif qilindi va ular kvant ustunligiga erishish uchun eng yaxshi yechimni topib berish xolati bilan afzal bo‘lib ko‘rinadi. Shunday bo‘lsa-da, muammolar, jumladan, VKAlarni o‘qitish qobiliyati, aniqligi va samaradorligi bilan bog'liq muammolar saqlanib qolmoqda. Bu ushbu tadqiqot ishida VKA sohasini ko‘rib chiqiladi, ularning qiyinchiliklarini yengish strategiyalarini muhokama qilinadi va kvant ustunligiga erishish uchun ulardan foydalanishning qiziqarli istiqbollarini ta'kidlanadi. Kvant algoritmlarini sinab ko‘rish va kvant kompyuterlari afzallik beruvchi sun’iy intellekt orqali yangi muammolarni aniqlash mumkin bo‘ladi.

Методы автоматизированного исправления программ,основанные на глубоком обучении, продемонстрировали значительные улучшения в устранении ошибок. В этих методах часто используются предварительно обученные модели нейро-машинного перевода для создания исправлений для ошибочного исходного кода. Для исходного кода с множеством ошибок в разных местах были предложены различные подходы, в том числе генерация множества патчей-кандидатов для каждого дефектного участка и их объединение для формирования окончательных патчей. Однако задача состоит в том, чтобы ранжировать эти сгенерированные патчи по вероятности их правильности и выбрать конкретное число из верхней части, так как объединять их все нецелесообразно. В данной работе мы представляем усовершенствованную методику оптимизации патчей, которая решает эту задачу в три этапа: отсеивание ненужных патчей, ранжирование и отбор наиболее ранжированных патчей, а также их объединение. В экспериментах с использованием набора данных данный метод показал лучшую производительность по сравнению с другими исследованиями.

Ushbu maqola konvolyutsion neyron tarmoqlari va ma’lumotlar tahlili bo’yicha muhim ma’lumotlar taqdim etadi. Bu tarmoqlar ma’lumotlarni tahlil qilishda va tasniflashda foydalaniladigan texnologiyani tavsiflaydi. SNA 1(Social Network Analysis) va SNA-2 (Social Network Analysis) nomli ikkita neyron tarmoqi tuzilishi va ishlash prinsiplari haqida ma’lumot berilgan. Bu tarmoqlar ma’lumotlarni qo’llab-quvvatlaydi va ularga intellektual tahlil imkoniyati beradi. Maqola tarmoqlarning qatlamlarini ularning bog’lanishlarini va xususiyatlarini batafsil tavsiflaydi. Bu tarmoqlar ma’lumotlarni avtomatik ravishda tahlil qilish va sinovdan o’tkazishda ishlatiladi. SNS-1 (Synthetic Nervous System) va SNS-2 (Synthetic Nervous System) konfiguratsiyalari esa bu tarmoqlarning sonini va sinaptik koeffitsientlarni ifodalaydi. Bu maqola, ma’lumotlarni tahlil qilish uchun intellektual tizimlarning murakkab tuzilishi va ishlashini tushuntiradi. Ushbu tizimlar, ma’lumotlarni qisqa muddatda tahlil qilish va tasniflashda yordam beradi va ko’p sohasida foydalaniladi.

Hozirgi kunda dunyo miqyosida axborot texnologiyalarining jadal sur’atlar bilan rivojlanib borishi ko‘plab qulayliklar bilan bir qatorda yangi muammolarni o‘rtaga qo‘ymoqda. Avtomatlashtirilgan axborot tizimlarida va telekommunikatsiya tizimlarida aylanayotgan axborotlar hamda ularning xavfsizligiga bo‘ladigan tahdidlarning soni bugunga kelib keskin darajada oshib ketdi. Ushbu muammoli xolatlar hozirda nafaqat Respublikamizda balki butun dunyoda axborot texnologiyalari sohasining texnik va dasturiy majmualari kirib borgan xar bir tashkilot va korxonaning asosiy bo‘ginlaridan biriga aylangan. 

Maqolada to`liq funksiyalar sistemasiga ta’rif va Post teoremasi yordamida funksiyalar sistemasini to`liqlikka tekshirishning chinlik jadvali asosida yaratilgan yangi algoritmlari qo`llanilgan. Murakkablik darajasi o`rtacha bo`lgan misol shu algoritmlar asosida yechilgan va natijalari olingan.

В данной статье предлагается алгоритм предсказания мошеннических транзакций. В алгоритме используется методы анализа, статистики, скоринга и классификации.

Исследовательская работа посвящена разработке и созданию интеллектуальных систем в сурдопедагогике и инклюзивном образовании в процессе обучения для приобретения знаний.

Электр таъминоти тизимлари реактив қувватини носимметрик уч фазали токларини ўлчов ва назорат тизимларида қўлланиладиган IoT технологияли уч фазали электромагнит ток ўзгарткич датчиклари ва уларнинг тармоқга улаш моделларини тадқиқ этиш қўлланилиши тавсифлари келтирилган.

В статье рассматриваются вопросы безопасности центров обработки данных банковских учреждений.

Maqolada neyron haqida mavjud barcha ma’lumotlarga to’xtalib o’tilgan. Neyron uning tuzilishi, ishlash prinsipi, qanday qilib undan sun’iy neyron yaratilganligi, ulaming o’zaro o’xshashliklari haqida tushunchalar keltirib o’tilgan.

Maqolada hozirgi kunda keng tarqalgan neyron tarmoqlari ko’rib chiqilgan. Neyron tarmoqlar, ulaming tuzilishi va qatlamlar orasida sodir bo’ladigan jarayonlar haqida batafsil ma’lumotlar berilgan hamda har bir neyron tarmoqlari qanday masalalarni hal qilish mo’ljallanganligi haqida ma’lumotlar berilgan.

Bashoratlash algoritmlari bir narsani kategoriyalash, tahlil qilish yoki bashorat berish uchun ishlatiladi. Ular masalan, ta’lim, marketing, tadbirkorlik, va boshqa sohalar bo‘yicha amal qiladi. Bashoratlash algoritmlaming qay birini tanlash sizning maqsadingiz va masalangizga bog‘liq.

Tadqiqot nutqni avtomatik tanib olish (NATO)ning nutqni avtomatik tanib olishning neyron tarmoqlariga bag‘ishlangan. O‘tkazilgan tajriba ma'lum test to‘plami tanlanmalaridan foydalanib, nutqni tanib olishda bir nechta ilovalar taqqoslangan. Ma'lumotlar to‘plami har bir tizim tomonidan Python dasturlash tili ilovalari yordamida tahlil qilindi, chiqish ma'lumotlari normallashtiriladi va WER standartiga muvofiq oldindan transkripsiya qilingan etalon ma'lumotlari bilan taqqoslanadi. Sinov natijalari tahlili o‘tkazilgan, nutqni avtomatik tanib olish tizimining samaradorligi uning elementlarini optimallashtirish va kerakli ma'lumotlar to‘plamidan foydalangan holda o‘qitishga bog‘liqligi to‘g‘risida xulosalar chiqarilgan.

Long Short-Term Memory (LSTM) modeli bir tur neyron tarmoq modellash algoritmi bo'lib, matematikaviy model hisoblanadi. U o'quvni o'zlashtiradi va murakkab, o'quvni modellari yaratish va aniqlash uchun ishlatiladi. LSTM modeli o'quvning uzluksiz, qo'shimcha o'rganish modelini o'zlashtirishda samarali bo'lib, xotirada turli holatlarni saqlash imkonini beradi.

Maqolada sun’iy intellektdan ta'limni boshqarishda foydalanish afzalliklari ko’rib chiqilgan bo’lib, unda sun’iy intellektdan foydalanib talabalar faolligi, ularni bilim va ko’nikmalarini oshirish, ta’lim olishni individuallashtirish, iqtisodiy samaradorlikni oshirish va ta'lim boshqaruvini yaxshilash muammolari yechimlari bayon etilgan.

Artificial Intelligence in Education (AIED) is rapidly evolving, offering innovative possibilities to transform the way we approach learning and teaching. While AIED initially focused on automating traditional educational practices, its potential extends far beyond that. This review paper explores how AIED can offer more than mere automation and why it is crucial to consider its role in supporting collaborative learning, student forum monitoring, continuous assessment, AI learning companions, AI teaching assistants, and as a research tool to enhance the learning sciences. By examining these facets, we aim to shed light on the exciting opportunities that AIED can bring to education while acknowledging the complex challenges and ethical considerations involved.

Mazkur maqolada ochiq manbali nutqni tanib olish texnologiyalari tahlili keltirilib, unda ularning foydalanish imkoniyatlari baholangan va ushbu tadqiqot doirasidagi tahlillar nutqni aniqlash tizimlarining kelajagini shakllantirishda ochiq manbali tizimlar ta'siri yoritilgan.

Hozirgi vaqtda turli xil tasvirga olish qurilmalaridan olingan raqamli tasvirlar soni keskin oshib bormoqda. Ayrim hollarda ushbu tasvirlar tasvirga olish, qayta ishlash, siqish, saqlash, uzatish va ko’paytirish jarayonida turli shovqinlardan ta’sirlanib, sifatsiz holatga kelishi mumkin. Shovqin tasvirdagi ma’lumotlarning sifatini buzadigan tasodifiy o’zgarishlarni ifodalaydi va tasvirdan muhim ma’lumotlarni olishga to’sqinlik qiladi. Bu o’z navbatida, tasvirda uchraydigan asosiy shovqin turlarini o’rganish tasvirlash sohasida dolzarb ekanligini ko’rsatadi. Mazkur tadqiqot ishi Gauss, tuz va qalampir, uniform, Puasson, spekl, rayleigh va risian kabi shovqin turlarini o’rganishga bag’ishlangan.

Axborotni qabul qilish va uzatishda tasvirlarning ahamiyati, ayniqsa tibbiyot va qishloq xo’jaligi kabi sohalarda tengsizdir. Ayrim hollarda, turli omillar sabab olingan tasvirlar sifat talablariga javob bermasligi mumkin. Kontrast, tiniqlik, yorqinlik va shovqin tasvir sifatiga ta’sir qiluvchi muhim parametrlar hisoblanadi. Mazkur tadqiqot ishida tasvirlashda muhim ahamiyatga ega bo’lgan kontrast muhokama qilingan. Ya’ni, tasvir kontrastini etalonsiz baholovchi mezonlar o’rganilgan.

Jahon ta'lim sohasidagi rivojlanish tendensiyalari axborotlashgan jamiyatda o‘qitishning zamonaviy didaktik vositalarini kengroq joriy etish va ulaming samaradorligini yanada oshirishning dolzarbligini ko‘rsatmoqda. Shuningdek, maktab ta'limida o’quvchilarda fanga bo‘lgan motivatsiyani kuchaytirish uchun pedagogik, mobil va axborot texnologiyalari integratsiyasidan foydalanib darslaming yangicha usullami tadbiq etishni taqozo etmoqda.

Automated voice-based identification and authentication systems arc useful for many applications in national security, electoral integrity, cybcrcrimc prevention, and access control. Initially, traditional methods such as names, codes of personal identification numbers, passwords were used for the use of biometric systems in identification. Face, fingerprint, eye color and various other methods have been used for personal identification. This article analyzes voice-based personal identification systems and personal biometrics over the past five decades.

Annotatsiya: Xavfsizlikni ta’minlash bugungi Running eng dolzarb masalalaridan hisoblanadi. Shuning uchun vidcokuzatuv vositalari orqali olingan tasvirlarga raqamli ishlov beruvchi dasturiy vositalaming o‘mi beqiyosdir. Jamoat xavfsizligini ta’minlash maqsadida videokuzatuv vositalari axborotlariga raqamli ishlov berish dasturiy vositalarining yaratish jarayoni bosqichlari va dasturiy vosita intcrfcysining umumiy tuzilishi hamda vidcokuzatuv vositalari axborotlariga raqamli ishlov berishning algoritmlarini yaratish bosqichlarini yangicha usullarda tadbiq etishni taqozo etmoqda.

Individualized teaching, tailored to the unique needs and abilities of each learner, has long been an educational ideal. With the advent of artificialintelligence (Al) technology, this goal is becoming more achievable than ever before. This article explores the role of Al in individualized teaching, focusing on its applications in adaptive learning, personalized content delivery, and assessment. It also examines the benefits, challenges, and future prospects of integrating Al into education.